مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) سازگاری قابل توجهی از خود نشان داده‌اند و در کارهایی از خلاصه‌سازی اسناد و ایجاد کد گرفته تا بارش فکری ایده‌های نوآورانه، سرآمد هستند. اکنون، این قابلیت‌ها در حال گسترش هستند تا مسائل پیچیده در ریاضیات و محاسبات مدرن را حل کنند.
آلفاایوولف (AlphaEvolve) را معرفی می‌کنیم، یک عامل کدنویسی تکاملی که توسط LLMها طراحی شده و هدف آن کشف و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها است. آلفاایوولف، حل مسئله خلاقانه را که مدل‌های Gemini ما قادر به آن هستند، با ارزیاب‌های خودکار ترکیب می‌کند که صحت راه‌حل‌های پیشنهادی را تأیید می‌کنند. سپس از یک چارچوب تکاملی برای بهبود جنبه‌های امیدوارکننده‌تر استفاده می‌کند.
آلفاایوولف در حال حاضر مراکز داده Google، طراحی تراشه‌ها و آموزش AI، از جمله آموزش مدل‌های زبانی بزرگی که زیربنای آن هستند را بهبود بخشیده است. این سیستم همچنین به طراحی الگوریتم‌های ضرب ماتریسی سریع‌تر و کشف راه‌حل‌های جدید برای مسائل ریاضی کمک کرده است و پتانسیلی برای استفاده در چندین زمینه را به نمایش می‌گذارد.
مهار LLMها برای طراحی بهتر الگوریتم
در سال 2023 تحقیقاتی انجام شد که نشان داد LLMها قادر به تولید کد کامپیوتری هستند که می‌تواند اثبات‌های جدیدی برای مسائل علمی کشف کند. آلفاایوولف این را گسترش می‌دهد و قادر است کل پایگاه‌های کد را تکامل دهد تا الگوریتم‌های بسیار پیچیده‌تری توسعه دهد.
آلفاایوولف از چندین LLM استفاده می‌کند. Gemini Flash برای به حداکثر رساندن میزان ایده‌های بررسی شده استفاده می‌شود. سپس Gemini Pro می‌تواند پیشنهادات روشنگرانه‌تری ارائه دهد. این مدل‌ها با هم، برنامه‌های کامپیوتری را پیشنهاد می‌دهند که راه‌حل‌های الگوریتمی را به صورت کد پیاده‌سازی می‌کنند.
آلفاایوولف از معیارهای ارزیابی خودکار برای تأیید، اجرا و نمره‌دهی برنامه‌های پیشنهادی استفاده می‌کند. این معیارها یک ارزیابی عینی و قابل کمی‌سازی از دقت و کیفیت هر راه‌حل ارائه می‌دهند. این امر آلفاایوولف را به ویژه در حوزه‌هایی مفید می‌کند که پیشرفت را می‌توان به طور واضح و سیستماتیک اندازه‌گیری کرد، به عنوان مثال در ریاضیات و محاسبات.
بهینه‌سازی اکوسیستم محاسباتی
در طول سال گذشته، الگوریتم‌های کشف شده توسط آلفاایوولف در انواع سیستم‌ها در Google مستقر شده‌اند. تأثیر هر یک از اینها در سراسر زیرساخت AI و محاسباتی ضرب می‌شود تا یک اکوسیستم دیجیتال قدرتمندتر و پایدارتر برای همه کاربران ایجاد شود.
به طور خاص، آلفاایوولف در موارد زیر استفاده شده است:
بهبود زمان‌بندی مرکز داده
آلفاایوولف یک روش ابتکاری برای هماهنگی کارآمدتر مراکز داده Google کشف کرد. این راه‌حل برای بیش از یک سال است که مستقر شده است و به بازیابی حدود 0.7٪ از منابع محاسباتی Google در سراسر جهان کمک می‌کند. این افزایش کارایی به انجام وظایف بیشتری در همان ردپای محاسباتی اجازه می‌دهد. راه‌حل آلفاایوولف منجر به عملکرد بهتر می‌شود و به دلیل خوانایی کد، مزایای عملیاتی را فراهم می‌کند.
کمک در طراحی سخت‌افزار
آلفاایوولف یک بازنویسی Verilog را ارائه داد که بیت‌ها را در یک مدار حسابی برای ضرب ماتریسی حذف می‌کرد. این پیشنهاد باید بررسی‌های پیشرفته را پشت سر می‌گذاشت تا تأیید شود که مدار اصلاح شده، صحت عملکردی را حفظ کرده است. این پیشنهاد در یک واحد پردازش تانسور (Tensor Processing Unit) آینده، شتاب‌دهنده سفارشی AI Google، ادغام شد. آلفاایوولف با پیشنهاد اصلاحات در زبان استاندارد طراحان تراشه، اطمینان می‌دهد که مهندسان AI و سخت‌افزار می‌توانند برای تسریع طراحی تراشه‌های تخصصی با یکدیگر همکاری کنند.
افزایش آموزش و استنتاج AI
آلفاایوولف قادر به بهبود عملکرد AI و سرعت تحقیق است. این سیستم یک هسته در معماری Gemini را 23٪ سرعت بخشید، که منجر به کاهش زمان آموزش Gemini به میزان حدود 1٪ شد. همچنین، آلفاایوولف زمان مهندسی مورد نیاز برای بهینه‌سازی هسته را از هفته‌ها تلاش متخصص به روزهای آزمایش خودکار کاهش می‌دهد و به محققان کمک می‌کند تا سریع‌تر نوآوری کنند.
علاوه بر این، آلفاایوولف می‌تواند دستورالعمل‌های GPU سطح پایین را بهینه کند. آلفاایوولف به سرعت بخشیدن به میزان حدود 33٪ برای پیاده‌سازی هسته FlashAttention در مدل‌های AI مبتنی بر ترانسفورماتور دست یافت. بهینه‌سازی‌هایی مانند این به متخصصان اجازه می‌دهد تا گلوگاه‌های عملکرد را بیابند و به راحتی بهبودها را در پایگاه‌های کد موجود بگنجانند.
پیشرفت در ریاضیات و کشف الگوریتم
آلفاایوولف همچنین می‌تواند رویکردهای جدیدی را برای مسائل پیچیده ریاضی پیشنهاد کند. با توجه به یک اسکلت کد حداقلی برای یک برنامه کامپیوتری، آلفاایوولف اجزای یک رویه بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان را طراحی کرد که الگوریتم‌هایی را برای ضرب ماتریسی کشف کرد.
روند آلفاایوولف منجر به یافتن یک الگوریتم برای ضرب ماتریس‌های 4x4 با مقادیر مختلط با استفاده از 48 ضرب اسکالر شد و الگوریتم استراسن در سال 1969 را بهبود بخشید.
برای بررسی دامنه آلفاایوولف، این سیستم بر روی بیش از 50 مسئله باز در تجزیه و تحلیل ریاضی، هندسه، ترکیبیات و نظریه اعداد اعمال شد. در حدود 75٪ موارد، راه‌حل‌های پیشرفته را دوباره کشف کرد.
در 20٪ موارد، آلفاایوولف راه‌حل‌های قبلاً شناخته شده را بهبود بخشید و مسئله عدد بوسه را پیش برد. این چالش هندسی مربوط به حداکثر تعداد کره‌های غیرهمپوشانی است که یک کره واحد مشترک را لمس می‌کنند. آلفاایوولف یک پیکربندی از 593 کره بیرونی را کشف کرد و یک کران پایین جدید را در 11 بعد ایجاد کرد.
دوران جدیدی از طراحی الگوریتم با آلفاایوولف
توسعه آلفاایوولف نشان‌دهنده یک گام مهم رو به جلو در طراحی الگوریتم خودکار است و پیشرفت از کشف الگوریتم‌های تخصصی برای حوزه‌های خاص به مقابله با چالش‌های پیچیده و دنیای واقعی را نشان می‌دهد. آلفاایوولف با استفاده از قابلیت‌های LLMها و ترکیب آن‌ها با ارزیابی خودکار و تکنیک‌های بهینه‌سازی تکاملی، فرصت‌هایی را برای نوآوری در زمینه‌های مختلف باز می‌کند.
کاربردهای بالقوه آلفاایوولف فراتر از موارد استفاده فعلی آن است و وعده می‌دهد که بر طیف گسترده‌ای از رشته‌ها تأثیر بگذارد، از جمله:
- علم مواد: از آلفاایوولف می‌توان برای طراحی مواد جدید با خواص پیشرفته، مانند بهبود استحکام، رسانایی و دوام استفاده کرد.
- کشف دارو: کاندیداهای دارویی که به صورت الگوریتمی بهینه شده‌اند می‌توانند روند کشف را تسریع کنند و منجر به درمان‌های جدید برای انواع بیماری‌ها شوند.
- پایداری: آلفاایوولف را می‌توان برای طراحی فرآیندها و فناوری‌های پایدارتر، مانند بهینه‌سازی مصرف انرژی و کاهش ضایعات، به کار برد.
- کاربردهای گسترده‌تر فن‌آوری و تجاری: از بهینه‌سازی زنجیره‌های تأمین گرفته تا بهبود مدل‌های مالی، کاربردهای بالقوه آلفاایوولف گسترده و متنوع است.
توسعه آلفاایوولف نشان‌دهنده یک تغییر پارادایم در نحوه طراحی الگوریتم‌ها است و یک ابزار جدید قدرتمند برای حل مسائل پیچیده و تحریک نوآوری در طیف گسترده‌ای از صنایع ارائه می‌دهد. با ادامه تکامل و بهبود LLMها، انتظار می‌رود قابلیت‌های آلفاایوولف حتی بیشتر گسترش یابد و راه را برای پیشرفت‌های بزرگ‌تری در سال‌های آینده هموار کند.
- تجزیه و تحلیل و تفسیر داده: در حوزه تجارت، می‌توان از آلفاایوولف برای تجزیه و تحلیل مجموعه‌های داده‌های عظیم، کشف الگوهای پنهان و تولیدبینش‌های عملی استفاده کرد. با خودکارسازی فرآیند بررسی و تفسیر داده، کسب‌وکارها می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند، کارایی عملیاتی خود را بهبود بخشند و در دنیایی که به طور فزاینده‌ای مبتنی بر داده است، یک مزیت رقابتی کسب کنند.
- مدل‌سازی مالی و مدیریت ریسک: صنعت مالی به شدت به الگوریتم‌های پیچیده برای کارهایی مانند بهینه‌سازی سبد سهام، ارزیابی ریسک و شناسایی تقلب متکی است. آلفاایوولف می‌تواند در توسعه مدل‌های مالی دقیق‌تر و قوی‌تر کمک کند و مؤسسات مالی را قادر سازد تا ریسک را بهتر مدیریت کنند، استراتژی‌های سرمایه‌گذاری خود را بهبود بخشند و عملکرد کلی خود را افزایش دهند.
- بهینه‌سازی لجستیک و زنجیره تأمین: در اقتصاد جهانی‌شده امروزی، کسب‌وکارها با چالش مدیریت زنجیره‌های تأمین پیچیده روبرو هستند که چندین کشور را در بر می‌گیرد و شامل ذینفعان متعددی است. از آلفاایوولف می‌توان برای بهینه‌سازی عملیات لجستیک، ساده‌سازی فرآیندهای زنجیره تأمین و کاهش هزینه‌های کلی استفاده کرد. با شناسایی گلوگاه‌ها، به حداقل رساندن تأخیرات حمل و نقل و بهبود مدیریت موجودی، کسب‌وکارها می‌توانند زنجیره‌های تأمین کارآمدتر و پاسخگو‌تری ایجاد کنند که بهتر می‌توانند نیازهای مشتریان خود را برآورده کنند.
- مراقبت‌های بهداشتی شخصی‌سازی‌شده: آلفاایوولف با تجزیه و تحلیل داده‌های بیمار، از جمله سابقه پزشکی، اطلاعات ژنتیکی و عوامل سبک زندگی، می‌تواند به شناسایی افرادی که در معرض خطر ابتلا به برخی بیماری‌ها هستند، کمک کند. این امر به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی اجازه می‌دهد تا به موقع مداخله کنند، برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند و نتایج بیمار را بهبود بخشند. علاوه بر این، از آلفاایوولف همچنین می‌توان برای بهینه‌سازی دوزهای دارو، پیش‌بینی پاسخ‌های درمانی و شناسایی عوارض جانبی احتمالی استفاده کرد.
- نظارت بر محیط زیست و حفاظت: تلاش‌های نظارت بر محیط زیست و حفاظت بر الگوریتم‌ها برای تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری شده از ماهواره‌ها، حسگرها و سایر منابع متکی است. آلفاایوولف می‌تواند در توسعه الگوریتم‌های پیچیده‌تری برای نظارت بر کیفیت هوا و آب، ردیابی جنگل‌زدایی و پیش‌بینی تأثیرات تغییرات آب و هوا مشارکت کند. از این اطلاعات بی‌درنگ می‌توان برای تصمیم‌گیری، مدیریت منابع و توسعه سیاست‌های حفاظت مؤثرتر استفاده کرد.
- آموزش و یادگیری شخصی‌سازی‌شده: بخش آموزش می‌تواند از کاربرد تکنیک‌های شخصی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی بهره زیادی ببرد. از آلفاایوولف می‌توان برای توسعه پلتفرم‌های یادگیری تطبیقی استفاده کرد که نیازهای منحصر به فرد و سبک‌های یادگیری دانش‌آموزان را برآورده می‌کند.
با تجزیه و تحلیل داده‌های عملکرد دانش‌آموز، شناسایی شکاف‌های دانش و متناسب‌سازی محتوای یادگیری، آلفاایوولف می‌تواند به ایجاد یک تجربه یادگیری جذاب‌تر و مؤثرتر برای همه دانش‌آموزان کمک کند. علاوه بر این، از آلفاایوولف همچنین می‌توان برای خودکارسازی کارهایی مانند نمره‌دهی و بازخورد استفاده کرد و به معلمان این امکان را می‌دهد تا بر آموزش فردی‌تر تمرکز کنند.
آلفاایوولف نشان‌دهنده یک پارادایم جدید در طراحی الگوریتم است و یک ابزار قدرتمند برای حل مسائل پیچیده و رانندگی نوآوری در طیف گسترده‌ای از صنایع ارائه می‌دهد.
افزایش کشف علمی
آلفاایوولف فراتر از کاربردهای صنعتی خود، وعده عظیمی برای پیشرفت در کشف علمی در زمینه‌هایی مانند:
- ژنو‌میکس: آلفاایوولف با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده های ژنومی، می‌تواند به شناسایی ژن‌هایی که با برخی بیماری‌ها مرتبط هستند، پیش‌بینی اثرات جهش‌های ژنتیکی و توسعه درمان‌های ژنی شخصی‌سازی‌شده کمک کند.
- پروتئومیکس: پروتئومیکس شامل مطالعه ساختار و عملکرد پروتئین‌ها، که بلوک‌های سازنده سلول‌ها هستند، می‌شود. از آلفاایوولف می‌توان برای تجزیه و تحلیل تعاملات پروتئینی، پیش‌بینی الگوهای تا شدن پروتئین و طراحی پروتئین‌های جدید با خواص مورد نظر استفاده کرد.
- کشف مواد: از آلفاایوولف می‌توان برای طراحی مواد جدید با خواص پیشرفته و بهینه‌سازی شرایط تجربی برای سنتز مواد استفاده کرد.
- مدل‌سازی آب و هوا: از آلفاایوولف می‌توان برای توسعه مدل‌های آب و هوایی دقیق‌تر و کارآمدتر استفاده کرد که می‌تواند اثرات تغییرات آب و هوا را بهتر پیش‌بینی کند.
- اکتشافات فضایی: بهینه‌سازی‌های الگوریتمی می‌تواند به ویژه برای اکتشافات فضایی مفید باشد. از آنجا که هر بیت در فضا اهمیت دارد، الگوریتم‌های فشرده‌سازی کارآمدتر که مقدار داده‌ای را که باید منتقل شود کاهش می‌دهند، ارتباط با کاوشگرهایی که در فضا سفر می‌کنند را تا حد زیادی بهبود می‌بخشد.
در مجموع، AlphaEvolve کاربرد گسترده ای در تجارت، علم و مهندسی دارد.